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周科榮:運(yùn)營禾斗老師用戶召回你真的會嗎?復(fù)盤5大策略教你科學(xué)回流
2019-10-29 2379
對象
運(yùn)營禾斗老師用戶召回你真的會嗎?復(fù)盤5大策略教你科學(xué)回流
目的
運(yùn)營禾斗老師用戶召回你真的會嗎?復(fù)盤5大策略教你科學(xué)回流
內(nèi)容

其實(shí)用戶增長在我本人理解就是干這兩件事,其一是用更少的錢達(dá)到同樣的量,第二則是用同樣的錢帶來更多的量。

很多運(yùn)營的同僚們最頭疼的就是流失用戶召回,市場的小伙伴呼呼的做渠道拉新,用高額的獲客成本好不容易拉進(jìn)來的用戶,一旦稍有疏忽,比如用戶體驗(yàn)、收益等出現(xiàn)問題,用戶們就會不跟平臺玩了。

而運(yùn)營則要找到這類已經(jīng)拋棄我們的流失用戶,在成本可控的條件下,挽回流失用戶。市場部就好比在那邊喊著大爺來玩嘛,運(yùn)營這邊還要跟大爺說沒事常來玩吧。

開源節(jié)流的道理大家都懂,可實(shí)際操作起來并不簡單,上有用戶要求高收益,下有領(lǐng)導(dǎo)、財(cái)務(wù)嚷嚷要降低預(yù)算,如何把錢花在刀刃上,這是門學(xué)問。

其實(shí)用戶增長在我本人理解就是干這兩件事,其一是用更少的錢達(dá)到同樣的量,第二則是用同樣的錢帶來更多的量。

今天我們就從流失用戶召回策略開始說起,流失用戶召回有很多種叫法,比如 “復(fù)活”、“喚醒”、“回流”等等,下文我們將流失用戶召回簡稱為回流。

本文通過回流策略復(fù)盤與未來展望分析,分享一下這8個月來運(yùn)營回流用戶的心得,可以說是我在這段時間不斷摸索總結(jié)出來的用戶增長經(jīng)驗(yàn)吧。

首先采用我個人常用的反問分析法,通過四個環(huán)節(jié)來分析策略的迭代,具體的分析腦圖如下,


分析概覽圖



1.    公司給多少預(yù)算去做回流

2.    利用這些錢我們做了哪些策略

3.    這些策略的效果如何

4.    后期如何對策略進(jìn)行改進(jìn)

一、給每個回流用戶的預(yù)算

我們可以按照下面的公式計(jì)算出留給回流用戶的預(yù)算:

1.回流成本=用戶貢獻(xiàn)成本-市場成本-運(yùn)營成本

2.用戶貢獻(xiàn)成本=(投資額*周期/12)*生命周期成本率

3.生命周期成本率:1年4%,2年2.5%,3年1.15%

邏輯說明:用戶貢獻(xiàn)值與生命周期成本率來決定用戶在其生命周期里可能付出的總成本,減去市場首投成本與運(yùn)營成本等于回流成本。

我們將1、2、3公式合并,生命周期成本率取2年,所以有以下公式:

回流成本上限=(投資額*周期/12)*生命周期成本率-市場成本-運(yùn)營成本=150元

(PS:生命周期成本率按照2年2.5%計(jì)算)

也就是說公司可以允許在每位流失用戶身上花(CPA)150塊錢,但由于我是個比較摳門的人,所以在我的控制下,人均CPA僅為85元,也就是說未來我可以在保證回流效果的情況下,不要太小家子氣,可以適當(dāng)放開手腳。

二、利用這些錢我們做了哪些策略


活動甘特圖

上甘特圖列出了各個活動的投產(chǎn)比、使用率、上限額度與用戶平均投資(ARPU),不斷摸索、嘗試,最終使用C+D策略,為什么選擇此策略呢,請看下圖:


效果圖

橫坐標(biāo)為使用率(量),縱坐標(biāo)為ARPU值(質(zhì)),圓的直徑代表投產(chǎn)比

1.策略A的投產(chǎn)比低,而用戶ARPU(平均購買值)達(dá)到15000元,不難看出A上限金額是滿足不了用戶需求,然而上限金額1萬也會導(dǎo)致許多用戶只投資1萬元整(用滿紅包就走人),實(shí)際也正是如此,所以體現(xiàn)出A的不合理性,我們要做的是提高上限值,降低費(fèi)比,增長用戶的ARPU值。

2.B是目前使用率最高的策略,其在A的基礎(chǔ)上提高上限額度,降低了成本,增加短期產(chǎn)品可使用的規(guī)則。隨之而來的是長期產(chǎn)品占比低,也就是說用戶回流后購買的短期產(chǎn)品增多,這是我們不想看到的,因?yàn)橄嚓P(guān)研究表明長期用戶比短期用戶質(zhì)量高。

3.C在B的基礎(chǔ)上對短期產(chǎn)品進(jìn)行限制,只能購買長期產(chǎn)品,雖然使用率沒有B高,但是保證了ARPU值,核心產(chǎn)品占比(長期產(chǎn)品購買率),降低了費(fèi)比,是比較平衡的一種策略。

4.D是針對高質(zhì)量用戶設(shè)置的紅包,使用率最低,但是使用的用戶質(zhì)量很高。

5.C+D是我們目前選擇的策略,金額上限、核心率以及成本方方面表現(xiàn)的很平衡,既考慮到低質(zhì)量用戶也照顧到高質(zhì)量用戶。

以上是我們實(shí)行過的策略,以及策略的演變歷史,在上面我們對整體的活動進(jìn)行分析,接下來要具體到用戶層面,由宏觀到微觀,深層次分析活動策略的效果。

三、活動的效果如何

利用RFM模型和用戶是否核心(回流前是否購買過超過12月份產(chǎn)品)來分析,我將這個模型命名為C-RFM模型。


C-RFM模型分析法

1.    核心用戶(core)

我們先來看一下核心與非核心用戶對比:


核心與非核心用戶對比圖

(1)回流核心用戶的ARPU值是非核心用戶的1倍,復(fù)投金額率方面略高于非核心用戶;

(2)但核心用戶的CPA與非核心相比高出30%。

總結(jié):購買前是否核心是判斷回流后用戶質(zhì)量的主要標(biāo)準(zhǔn)。


2.    流失時長分布(Recency)


流失時長分布圖

(1)回流時間越短越容易喚回(取自內(nèi)部回流分析);

(2)CPA會在流失時常區(qū)間4月-11月內(nèi)出現(xiàn)較高值,1-3月和12月及以上呈現(xiàn)出較低的CPA;

(3)費(fèi)比隨著流失時間增長呈現(xiàn)降低趨勢;

(4)資金復(fù)投率(后續(xù)投資/回流金額)會在流失超過7月以后出現(xiàn)增長趨勢。

總結(jié):6月和12月是回流周期,流失用戶的錢無非是資金緊缺或者資金流入其他平臺,當(dāng)用戶的資金不再緊缺或產(chǎn)品資金贖回之后,實(shí)際上他就處在下一款產(chǎn)品購買的決策期,所以6月+和12月+就是回流周期,可在這類用戶身上加大成本或者成本傾斜,防止資金再次流入其他平臺;與此同時這類用戶回流后的質(zhì)量偏高,能為平臺帶來更高的收益。


3.    回流前的投資頻率(Frequency)


頻率分布圖



(1)回流前的投資頻率與回流后的質(zhì)量的相關(guān)性很低;

(2)回流前頻率與回流時的CPA成正比,回流前購買次數(shù)越多的用戶其回流CPA越高;

總結(jié):流失前的投資頻率作為用戶回流質(zhì)量的變量,其重要性很低,無明顯規(guī)律性。


4.    回流前峰值(Monetary)

(1)回流前峰值與紅包ARPU值正相關(guān),峰值越高的用戶其回流投資也越多;

(2)資金復(fù)投率方面4萬-10萬峰值區(qū)間的用戶比較高,證明此區(qū)間段的用戶有可挖掘空間。

總結(jié):歷史峰值與用戶質(zhì)量強(qiáng)相關(guān),可以用來判斷其回流后的質(zhì)量

分析的真正價值是為了解過往和展望未來,在上面對C-RFM維度進(jìn)行分析,通過這些維度我們可以找到用戶的規(guī)律,更加深入了解用戶,對之后的策略迭代有很大的推動意義。

四、未來如何改進(jìn)

(1)短信觸達(dá)文案AB test:

通過觸達(dá)短信AB test及時調(diào)整最優(yōu)短信,通知用戶,提升回流率,有的時候不是用戶不想回來,而是用戶沒有察覺到或者忽視了發(fā)給他的紅包,等到發(fā)現(xiàn)為時已晚,紅包已過期,錯過了黃金回流時間,所以如何提升觸達(dá)短信的存在感,是我們今后的課題。

(2)更改現(xiàn)有紅包策略:

策略一是表面增加面值,實(shí)際降低費(fèi)比,比如說滿2萬減100的紅包和滿5萬減200的紅包,看似200元更加誘人,其實(shí)在費(fèi)比方面后者費(fèi)比較前者降低0.1%,也就是下圖策略一的橘黃色虛線所示的縮小部分,在保證使用率和ARPU值的情況下降低費(fèi)比(其實(shí)現(xiàn)在已經(jīng)夠摳門的了,沒想到我還能更吝嗇哈哈);策略二則是真材實(shí)料的提升費(fèi)比,多花錢,讓質(zhì)和量都有所提升,只要在預(yù)算范圍內(nèi),未來都可以嘗試。


(3)精準(zhǔn)化運(yùn)營模型 C-RFM

剛才從C-RFM模型角度分析完用戶畫像,那么接下來可以建立回流價值模型,對不同用戶進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷。可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整得分權(quán)重,如目前來看,變量重要性為:

核心與否>歷史峰值>流失時長>回流前投資頻率

根據(jù)得分來給流失用戶添加價值標(biāo)簽,如下圖所示,最終將用戶分等級進(jìn)行精確性營銷。


精準(zhǔn)化C-RFM模型



(4)精準(zhǔn)化運(yùn)營模型 Logistic


利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,可使用的模型有很多種,如決策樹等,在這里推薦使用Logistic模型來預(yù)測用戶的回流概率,根據(jù)不同概率進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷。

我們就把今天整個回流的分析過程來捋一捋:

(1)   首先公司給多少預(yù)算去做用戶回流

(2)   然后利用這些錢我們做了哪些策略

(3)   這些策略的效果如何

(4)   后期如何對策略進(jìn)行改進(jìn)

整個的分析流程就整理完了,這就是我的8個月回流策略總結(jié),在這8個月里不斷得進(jìn)行策略迭代,不斷地試錯并尋求最理想的策略,但是不管多忙碌,也要停下來分析過去并展望未來,我們要清楚的知道策略好與差的緣由,好如何能更好的,差要如何才能避免,積極得擁抱變化,不被時代所淘汰。




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